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저자정보
최우성 (한국전력공사) 장성호 (한국전력공사) 이상민 (한국전력공사) 강해수 (한국전력공사) 방명환 (한국전력공사) 배용채 (한국전력공사)
저널정보
대한기계학회 대한기계학회 논문집 A권 대한기계학회논문집 A권 제44권 제1호(통권 제412호)
발행연도
2020.1
수록면
57 - 62 (6page)
DOI
10.3795/KSME-A.2020.44.1.057

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

머신러닝 기반 고온 부품 열화 평가 프로그램 개발
최우성 ,  장성호 ,  이상민 외 3명 대한기계학회 논문집 A권 2020.01 학술저널

2019

머신러닝 기반 고온부품 열화평가 프로그램 개발
최우성 ,  장성호 ,  이상민 외 2명 대한기계학회 춘추학술대회 2019.04 학술대회자료

초록· 키워드

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표면 조직 복제법은 고온 부품의 손상 정도 및 열화 등급을 평가하기 위해 산업 현장에서 가장 많이 사용되는 방법이다. 그러나 평가자의 주관에 따른 불확실도가 높기 때문에 등급 간 명확한 구별이 불가하다. 따라서 보다 정량적이며 정확한 객관적인 열화 평가 방법이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스 이미지 처리 라이브러리와 머신러닝 기법 중 분류 문제에서 탁월한 효과를 보이는 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 고온 부품의 열화 등급을 평가하는 머신러닝 기반 고온 부품 열화 평가 프로그램을 소개한다. 열화 등급을 알고 있는 이미지 데이터를 활용한 열화 평가를 통해 개발된 프로그램의 유효성을 검증하였다. 머신러닝 기반 열화 평가 프로그램을 통해 기존 전문가의 판단보다 객관적이고 빠르면서 정확한 열화 평가가 가능할 것이다.
#Machine Learning(머신러닝) #Degradation Evaluation(열화 평가) #Replication(표면 조직 복제) #High Temperature Components(고온 부품)

목차

초록
Abstract
1. 서론
2. 열화 평가 방법
3. 머신러닝 기반 열화 평가 프로그램
4. 열화 평가 사례
5. 결론
참고문헌(References)

참고문헌 (13)

참고문헌 신청
Choi, W. S., 2018, “Deep Learning Based High Degradation Evaluation for High Temperature Material,” Monthly Electrical Journal, No. 496, pp. 15~20. google schola Furtado, H. C. and May, I. L., 2004, “High Temperature Degradation in Power Plants and Refineries,” Materials Research, Vol. 7, No. 1, pp. 103~110. google schola Neubauer, B. and Wedel, U., 1983, “Rest Life Estimation of Creeping Components by Means of Replicas,” ASME International Conference on Advances in Life Prediction Methods. google schola Nordtest, 2001, “Metallographic Assessment of the Temperature History and Remanent Life of Power Plant Components,” NT MAT 002, Nordtest, Finland. google schola Choi, W. S., Song, G. W., Kim, B. S., Hyun, J. S. and Heo, J. S., 2010, “Development and Application of Life Assessment Guideline for Fossil Plant Facilities in Korea,” Trans. Korean Soc. Mech. Eng. A, Vol. 34, No. 9, pp. 1265~1272. google schola

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